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Enregistrement W2297573016 · doi:10.1111/acer.13007

Meta‐Analysis of Gene Expression Patterns in Animal Models of Prenatal Alcohol Exposure Suggests Role for Protein Synthesis Inhibition and Chromatin Remodeling

2016· review· en· W2297573016 sur OpenAlexaff
Sanja Rogić, Albertina Wong, Paul Pavlidis

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésGene expressionTranscriptomeMicroarray analysis techniquesGeneMicroarrayBiologyGene expression profilingComputational biologyGene regulatory networkDNA microarrayBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prenatal alcohol exposure (PAE) can result in an array of morphological, behavioral, and neurobiological deficits that can range in their severity. Despite extensive research in the field and a significant progress made, especially in understanding the range of possible malformations and neurobehavioral abnormalities, the molecular mechanisms of alcohol responses in development are still not well understood. There have been multiple transcriptomic studies looking at the changes in gene expression after PAE in animal models; however, there is a limited apparent consensus among the reported findings. In an effort to address this issue, we performed a comprehensive re-analysis and meta-analysis of all suitable, publically available expression data sets. METHODS: We assembled 10 microarray data sets of gene expression after PAE in mouse and rat models consisting of samples from a total of 63 ethanol (EtOH)-exposed and 80 control animals. We re-analyzed each data set for differential expression and then used the results to perform meta-analyses considering all data sets together or grouping them by time or duration of exposure (pre- and postnatal, acute and chronic, respectively). We performed network and Gene Ontology enrichment analysis to further characterize the identified signatures. RESULTS: For each subanalysis, we identified signatures of differential expressed genes that show support from multiple studies. Overall, the changes in gene expression were more extensive after acute EtOH treatment during prenatal development than in other models. Considering the analysis of all the data together, we identified a robust core signature of 104 genes down-regulated after PAE, with no up-regulated genes. Functional analysis reveals over representation of genes involved in protein synthesis, mRNA splicing, and chromatin organization. CONCLUSIONS: Our meta-analysis shows that existing studies, despite superficial dissimilarity in findings, share features that allow us to identify a common core signature set of transcriptome changes in PAE. This is an important step to identifying the biological processes that underlie the etiology of fetal alcohol spectrum disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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